Perguntas com a marcação «matrix-inverse»

Ouvi dizer que correlações parciais entre variáveis ​​aleatórias podem ser encontradas invertendo a matriz de covariância e obtendo células apropriadas dessa matriz de precisão resultante (esse fato é mencionado em http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , mas sem uma prova) . Por que esse é o caso?

32 covariance  covariance-matrix  linear-algebra  partial-correlation  matrix-inverse 

Eu preciso calcular a matriz inversa e tenho usado a solvefunção. Embora funcione bem em matrizes pequenas, solvetende a ser muito lento em matrizes grandes. Eu queria saber se existe alguma outra função ou combinação de funções (por meio de SVD, QR, LU ou outras funções de decomposição) que possa …

21 r  matrix-decomposition  matrix-inverse 

Minha pergunta se refere a uma técnica de computação explorada em geoR:::.negloglik.GRFou geoR:::solve.geoR. Em uma configuração linear modelo misto: onde e são os efeitos fixos e aleatórios, respectivamente. Além disso,β b Σ = cov ( Y )Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e ββ\betabbbΣ=cov(Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) Ao estimar os efeitos, é necessário calcular que normalmente pode ser …

13 r  eigenvalues  matrix-decomposition  matrix-inverse  cholesky 

Qual é um exemplo de colinearidade perfeita em termos da matriz de design XXX ? Gostaria um exemplo onde β = ( X ' x ) - 1 X ' Y não pode ser calculado porque ( X ' X ) não pode ser invertida.β^= ( X′X)- 1X′Yβ^=(X′X)-1X′Y\hat \beta = …

12 regression  multicollinearity  matrix  matrix-inverse 

Estou trabalhando em algumas técnicas de agrupamento, nas quais, para um determinado agrupamento de vetores da dimensão d, assumo uma distribuição normal multivariada e calculo o vetor médio da dimensão d da amostra e a matriz de covariância da amostra. Então, quando tentando decidir se um novo, sem ser visto, …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

A forma fechada de w na regressão linear pode ser escrita como W^= ( XTX)- 1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Como podemos explicar intuitivamente o papel de nessa equação?( XTX)- 1(XTX)−1(X^TX)^{-1}

10 regression  least-squares  matrix  intuition  matrix-inverse 

Os sistemas lineares de equações são difundidos nas estatísticas computacionais. Um sistema especial que encontrei (por exemplo, na análise fatorial) é o sistema A x = bAx=bAx=b onde Aqui é uma matriz diagonal com uma diagonal estritamente positiva, é uma matriz semi-definida positiva simétrica (com ) e é uma matriz …

10 factor-analysis  matrix  computational-statistics  matrix-decomposition  matrix-inverse 

Entendo que podemos empregar regularização em um problema de regressão de mínimos quadrados como w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw⁡[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) + \lambda\|\boldsymbol{w}\|^2 \right] e que esse problema tem uma solução de formulário fechado como: w^=(XTX+λI)−1XTy.w^=(XTX+λI)−1XTy.\hat{\boldsymbol{w}} = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X}+\lambda\boldsymbol{I})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y}. Vemos que na 2ª equação, a regularização está simplesmente adicionando λλ\lambda à diagonal …

10 regression  regularization  ridge-regression  overfitting  matrix-inverse 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 3 anos . Fiz essa pergunta em uma entrevista. Embora eu tenha tentado …

8 matrix-inverse 

Eu tenho 65 amostras de dados 21-dimensionais (colados aqui ) e estou construindo a matriz de covariância a partir dele. Quando computado em C ++, recebo a matriz de covariância colada aqui . E quando computado no Matlab a partir dos dados (como mostrado abaixo), recebo a matriz de covariância …

8 clustering  matlab  covariance  distance-functions  matrix-inverse